mindspore.ops.grid_sample
- mindspore.ops.grid_sample(input_x, grid, interpolation_mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=False)[源代码]
给定一个输入和一个网格,使用网格中的输入值和像素位置计算输出。input_x 只支持4-D(GridSampler2D)和5-D(GridSampler3D)。
在4-D场景下,input_x 的shape为 \((N, C, H_{in}, W_{in})\),grid 的shape为 \((N, H_{out}, W_{out}, 2)\),output 的shape为 \((N, C, H_{out}, W_{out})\)。 对于每个输出位置 output[n, :, h, w],grid[n, h, w] 指定 input_x 像素位置 x 和 y,用于计算 output[n, :, h, w] 的插值。以5D为例,grid[n, d, h, w] 指定 x, y,z 像素位置的插值位置为[n, :, d, h, w]。interpolation_mode 参数指定 nearest 或 bilinear 或 bicubic (仅支持4D情况)插值法对输入像素进行采样。
grid 指定由 input_x 归一化的采样像素位置。因此,它应该在 \([-1, 1]\) 范围内的值最多。
如果 grid 的值在 \([-1, 1]\) 范围之外,则相应的输出将按照定义的 padding_mode 方式处理。如果 padding_mode 设置为 0,则使用 \(0\) 来表示出界的网格位置。 如果 padding_mode 设置为 border,对于出界网格位置,则使用border值。如果 padding_mode 设置为 reflection,请使用边界所反映的位置的值用于指定出界网格位置。对于 远离边界的位置,它会一直被反射,直到在边界内。
参数:
input_x (Tensor) - 4-D场景下,shape为 \((N, C, H_{in}, W_{in})\),5-D场景下,shape为 \((N, C, D_{in}, H_{in}, W_{in})\)。数据类型为float32或float64。
grid (Tensor) - 4-D场景下,shape为 \((N, H_{out}, W_{out}, 2)\),5-D场景下,shape为 \((N, D_{out}, H_{out}, W_{out}, 3)\)。数据类型与 input_x 保持一致。
interpolation_mode (str) - 插值方法。可选方法为 bilinear,nearest 或 bicubic。默认值:bilinear。需要注意的是 bicubic 只支持4-D输入。当 interpolation_mode 为 bilinear,且输入为5-D,则 interpolation_mode 为 trilinear。但是,当输入为4-D,则 interpolation_mode 为 bilinear。
padding_mode (str) - 填充方法。可选方法为 zeros,border 和 reflection。默认值为 zeros。
align_corners (bool) - 布尔值。如果设置成 True,-1和1被视为引用输入角像素的中心点。如果设置为 False,将被视为引用到输入角像素的角点,使采样更不受分辨率影响。 默认值为 False。
返回:
Tensor,数据类型与 input_x 相同,4-D场景下,shape为 \((N, C, H_{out}, W_{out})\),5-D场景下,shape为 \((N, C, D_{out}, H_{out}, W_{out})\)。
异常:
TypeError - 如果 input_x 或 grid 不是Tensor类型。
TypeError - 如果 input_x 和 grid 的数据类型不一致。
TypeError - 如果 input_x 或 grid 的数据类型无效。
TypeError - 如果 align_corners 不是一个布尔值。
ValueError - 如果 input_x 或 grid 的维度不是4维或5维。
ValueError - 如果 input_x 的第一个维度不等于 grid 的第一个维度。
ValueError - 如果 grid 最后一个维度不等于2(4-D场景)或者3(5-D场景)。
ValueError - 如果 interpolation_mode 不是 bilinear,nearest,bicubic,数据类型不为String。
ValueError - 如果 padding_mode 不是 zeros,border,reflection,数据类型不为String。
- 支持平台:
GPU
CPU
样例:
>>> input_x = Tensor(np.arange(16).reshape((2, 2, 2, 2)).astype(np.float32)) >>> grid = Tensor(np.arange(0.2, 1, 0.1).reshape((2, 2, 1, 2)).astype(np.float32)) >>> output = F.grid_sample(input_x, grid, interpolation_mode='bilinear', padding_mode='zeros', ... align_corners=True) >>> print(output) [[[[ 1.9 ] [ 2.1999998]] [[ 5.9 ] [ 6.2 ]]] [[[10.5 ] [10.8 ]] [[14.5 ] [14.8 ]]]]